Microsoft.MachineLearningServices workspaces/environments/versions 2023-02-01-preview
ワークスペース/環境/バージョンのリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview' = {
name: 'string'
parent: resourceSymbolicName
properties: {
autoRebuild: 'string'
build: {
contextUri: 'string'
dockerfilePath: 'string'
}
condaFile: 'string'
description: 'string'
image: 'string'
inferenceConfig: {
livenessRoute: {
path: 'string'
port: int
}
readinessRoute: {
path: 'string'
port: int
}
scoringRoute: {
path: 'string'
port: int
}
}
isAnonymous: bool
isArchived: bool
osType: 'string'
properties: {
{customized property}: 'string'
}
tags: {}
}
}
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
名前 | リソース名 Bicepで子リソースの名前と種類 |
string (必須) |
親 | Bicep では、子リソースの親リソースを指定できます。 このプロパティを追加する必要があるのは、子リソースが親リソースの外部で宣言されている場合のみです。 詳細については、「親リソースの外部 |
種類のリソースのシンボリック名: 環境 |
プロパティ | [必須]エンティティの追加の属性。 | EnvironmentVersionProperties (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
autoRebuild | 基本イメージの変更に基づいてイメージを再構築する必要があるかどうかを定義します。 | 'Disabled' 'OnBaseImageUpdate' |
建てる | Docker ビルド コンテキストの構成設定。 | BuildContext |
condaFile | Python、R、C/C++ パッケージなど、あらゆる種類のパッケージをインストールできる Conda によって使用される標準構成ファイル。 {see href="https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment" /} |
糸 |
形容 | 資産の説明テキスト。 | 糸 |
画像 | 環境に使用されるイメージの名前。 {seealso href="/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image" /} |
糸 |
inferenceConfig | 推論に固有の構成を定義します。 | InferenceContainerProperties の |
isAnonymous | 名前のバージョンがシステムによって生成された場合 (匿名登録)。 | bool |
isArchived | 資産はアーカイブされていますか? | bool |
osType | 環境の OS の種類。 | 'Linux' 'Windows' |
プロパティ | 資産プロパティ ディクショナリ。 | ResourceBaseProperties |
タグ | タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 | オブジェクト |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
contextUri | [必須]イメージのビルドに使用される Docker ビルド コンテキストの URI。 環境の作成時に BLOB URI をサポートし、BLOB または Git URI を返す場合があります。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description" /} |
string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
dockerfilePath | ビルド コンテキスト内の Dockerfile へのパス。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/builder/" /} |
糸 |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
livenessRoute | 推論サーバー コンテナーのライブ性を確認するルート。 | ルート の |
readinessRoute | 推論サーバー コンテナーの準備状況を確認するルート。 | ルート の |
scoringRoute | 推論サーバー コンテナー内でスコアリング要求を送信するポート。 | ルート の |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
パス | [必須]ルートのパス。 | string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
港 | [必須]ルートのポート。 | int (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
{カスタマイズされたプロパティ} | 糸 |
ワークスペース/環境/バージョンのリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループの - リソース グループのデプロイ コマンド 参照
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions",
"apiVersion": "2023-02-01-preview",
"name": "string",
"properties": {
"autoRebuild": "string",
"build": {
"contextUri": "string",
"dockerfilePath": "string"
},
"condaFile": "string",
"description": "string",
"image": "string",
"inferenceConfig": {
"livenessRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
},
"readinessRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
},
"scoringRoute": {
"path": "string",
"port": "int"
}
},
"isAnonymous": "bool",
"isArchived": "bool",
"osType": "string",
"properties": {
"{customized property}": "string"
},
"tags": {}
}
}
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | リソースの種類 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions' |
apiVersion | リソース API のバージョン | '2023-02-01-preview' |
名前 | リソース名 JSON ARM テンプレートで子リソースの名前と型 |
string (必須) |
プロパティ | [必須]エンティティの追加の属性。 | EnvironmentVersionProperties (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
autoRebuild | 基本イメージの変更に基づいてイメージを再構築する必要があるかどうかを定義します。 | 'Disabled' 'OnBaseImageUpdate' |
建てる | Docker ビルド コンテキストの構成設定。 | BuildContext |
condaFile | Python、R、C/C++ パッケージなど、あらゆる種類のパッケージをインストールできる Conda によって使用される標準構成ファイル。 {see href="https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment" /} |
糸 |
形容 | 資産の説明テキスト。 | 糸 |
画像 | 環境に使用されるイメージの名前。 {seealso href="/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image" /} |
糸 |
inferenceConfig | 推論に固有の構成を定義します。 | InferenceContainerProperties の |
isAnonymous | 名前のバージョンがシステムによって生成された場合 (匿名登録)。 | bool |
isArchived | 資産はアーカイブされていますか? | bool |
osType | 環境の OS の種類。 | 'Linux' 'Windows' |
プロパティ | 資産プロパティ ディクショナリ。 | ResourceBaseProperties |
タグ | タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 | オブジェクト |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
contextUri | [必須]イメージのビルドに使用される Docker ビルド コンテキストの URI。 環境の作成時に BLOB URI をサポートし、BLOB または Git URI を返す場合があります。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description" /} |
string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
dockerfilePath | ビルド コンテキスト内の Dockerfile へのパス。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/builder/" /} |
糸 |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
livenessRoute | 推論サーバー コンテナーのライブ性を確認するルート。 | ルート の |
readinessRoute | 推論サーバー コンテナーの準備状況を確認するルート。 | ルート の |
scoringRoute | 推論サーバー コンテナー内でスコアリング要求を送信するポート。 | ルート の |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
パス | [必須]ルートのパス。 | string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
港 | [必須]ルートのポート。 | int (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
{カスタマイズされたプロパティ} | 糸 |
ワークスペース/環境/バージョンのリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループの
各 API バージョンで変更されたプロパティの一覧については、変更ログの
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview"
name = "string"
parent_id = "string"
body = jsonencode({
properties = {
autoRebuild = "string"
build = {
contextUri = "string"
dockerfilePath = "string"
}
condaFile = "string"
description = "string"
image = "string"
inferenceConfig = {
livenessRoute = {
path = "string"
port = int
}
readinessRoute = {
path = "string"
port = int
}
scoringRoute = {
path = "string"
port = int
}
}
isAnonymous = bool
isArchived = bool
osType = "string"
properties = {
{customized property} = "string"
}
tags = {}
}
})
}
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
種類 | リソースの種類 | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/environments/versions@2023-02-01-preview" |
名前 | リソース名 | string (必須) |
parent_id | このリソースの親であるリソースの ID。 | 種類のリソースの ID: 環境 |
プロパティ | [必須]エンティティの追加の属性。 | EnvironmentVersionProperties (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
autoRebuild | 基本イメージの変更に基づいてイメージを再構築する必要があるかどうかを定義します。 | "無効" "OnBaseImageUpdate" |
建てる | Docker ビルド コンテキストの構成設定。 | BuildContext |
condaFile | Python、R、C/C++ パッケージなど、あらゆる種類のパッケージをインストールできる Conda によって使用される標準構成ファイル。 {see href="https://repo2docker.readthedocs.io/en/latest/config_files.html#environment-yml-install-a-conda-environment" /} |
糸 |
形容 | 資産の説明テキスト。 | 糸 |
画像 | 環境に使用されるイメージの名前。 {seealso href="/azure/machine-learning/how-to-deploy-custom-docker-image#use-a-custom-base-image" /} |
糸 |
inferenceConfig | 推論に固有の構成を定義します。 | InferenceContainerProperties の |
isAnonymous | 名前のバージョンがシステムによって生成された場合 (匿名登録)。 | bool |
isArchived | 資産はアーカイブされていますか? | bool |
osType | 環境の OS の種類。 | "Linux" "Windows" |
プロパティ | 資産プロパティ ディクショナリ。 | ResourceBaseProperties |
タグ | タグ ディクショナリ。 タグは追加、削除、更新できます。 | オブジェクト |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
contextUri | [必須]イメージのビルドに使用される Docker ビルド コンテキストの URI。 環境の作成時に BLOB URI をサポートし、BLOB または Git URI を返す場合があります。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/build/#extended-description" /} |
string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
dockerfilePath | ビルド コンテキスト内の Dockerfile へのパス。 {seealso href="https://docs.docker.com/engine/reference/builder/" /} |
糸 |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
livenessRoute | 推論サーバー コンテナーのライブ性を確認するルート。 | ルート の |
readinessRoute | 推論サーバー コンテナーの準備状況を確認するルート。 | ルート の |
scoringRoute | 推論サーバー コンテナー内でスコアリング要求を送信するポート。 | ルート の |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
パス | [必須]ルートのパス。 | string (必須) 制約: パターン = [a-zA-Z0-9_] |
港 | [必須]ルートのポート。 | int (必須) |
名前 | 形容 | 価値 |
---|---|---|
{カスタマイズされたプロパティ} | 糸 |